こんにちは、SCSK青木です。
前回に引き続きVertex AI Search and Conversationを触っていこうと思います。
前回はSearchを触り、以下ブログに流れを書いております。
本日はConversationの機能を試してみました！
触ってみる
Searchにてコンソールは見つけたので、以下にアクセスします。
「新しいアプリ」を押すと以下のようにSearchやConversationを選ぶ画面になります。
今回はConversationですので、「チャット」を選択します。
何やら、Agentの設定画面になりました。
どうやらチャットを作るためにエージェントの名前等を決めるようですね。
会社名を埋め、「続行」に進みます。
データストアでは今回用にバケットを作っていきたいと思います。
「CREATE NEW DATA STORE」に進みます。
今回は弊社のリクルートサイトよりデータを取得し、構造化されたデータを使用したデータストアを作っていこうと思います。
「Cloud Storage」を選択していきます。
以下でバケットを選べる画面になるので、「参照」を押して進みます。
「＋」を押して、バケットを作成する画面に進みます。
バケット情報は以下のように入力しました。
バケット作成後、ＣＳＶデータをバケットに置きました。
おいたファイルを選択します。
ちなみにＣＳＶの構造は以下のようになっています。
今回はCSVで作成された構造化ファイルのため、「CSV for structured FAQ data」を選択します。
その後「続行」で進みます。
データストア名は以下のように設定して、「作成」に進みます。
作成したデータストアを選択して、「作成」に進みます。
（これでChat Appができるはず！）
作成完了すると以下のような画面になりました。
Searchのようにプレビューを押してみます。
なにやらDialogflow CXのコンソールに飛びました！
ドキュメントにもプレビューはDialogflow CXで確認できると書いてありますね。
https://cloud.google.com/generative-ai-app-builder/docs/agent-usage#create_an_agent
Start Pageを開いてみると、「Data stores」という項目が出現しています。
これは以前はなかったものなので、今回のＧＡのタイミングでリリースされたようです。
Dialogflow CXのTest Agentを使用して、会話してみました。
Google Cloud Next’23現地で聞きましたが、このData storesはまだ日本語対応されておらず、
Dialogflow CXの言語設定が「en」になっている必要があるようです。
ちなみにData storesの評価順序ですが、ドキュメントに記載がありました。
https://cloud.google.com/dialogflow/cx/docs/concept/generative-agent#evaluation-order
- Parameter input while form filling.
- Intent matches for routes in scope.
- Data store handler with FAQ data store content.
- Data store handler with unstructured data store content.
そのため、FAQのような問い合わせに対してData storesで対応し、重要な問い合わせ等はインテントで拾うように設計してあげる必要があるようです。
さいごに
今回はGoogle Cloud Next’23にてリリースされたVertex AI Search and ConversationのConversationを使用してみました。
簡単に指定したリソースに関するチャットを作れるのは便利ですね。
ドキュメントを読むとまだまだ深そうですので引き続き調査してみたいと思います。